Trasmissão adaptativa de vídeo em IoT utilizando aprendizado de máquinas

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dc.contributor.advisorBhering, Fabiano Pereira
dc.contributor.advisor-coFerreira, Fernando Garcia Diniz Campos
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/4126688051850017
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6310147796607948
dc.contributor.authorPereira Junior, Rogério Perez
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9191839290489356
dc.contributor.refereeBhering, Fabiano Pereira
dc.contributor.refereeFerreira, Fernado Garcia Diniz Campos
dc.contributor.refereeSilva, José Eduardo Henriques da
dc.contributor.refereeNazare, Tiago Bittencourt
dc.date.accessioned2026-01-12T12:24:22Z
dc.date.available2026-01-12T12:24:22Z
dc.date.issued2025-12-16
dc.description.abstractEste trabalho apresenta uma estratégia para roteamento adaptativo em transmissão de vídeo em ambientes de Internet das Coisas (IoT), considerando a movimentação das taxas de bits geradas pelos fluxos de vídeo. O método proposto baseia-se na classificação automática da variação das taxas de bits de vídeo, uma métrica estatística que reflete a dinâmica do movimento e a complexidade das cenas. Essas informações, combinadas com parâmetros como a taxa de quadros (FPS), são utilizadas para estimar as necessidades de fluxo e auxiliar na seleção de rotas no framework FITPATH, visando otimizar a qualidade de serviço (QoS) e a experiência do usuário (QoE) em cenários heterogêneos. A avaliação da proposta foi realizada por meio de experimentos e simulações, considerando diferentes tipos de movimentações de cenas. Os resultados demonstram o potencial da proposta para integração com roteamento adaptativo ciente do tráfego do vídeo.
dc.description.abstractotherThis paper presents an adaptive routing strategy for Internet of Things (IoT) video streaming environments, considering the bitrate delivery generated by video streams. The proposed method is based on the automatic classification of video bitrate variations, a statistical metric that reflects motion dynamics and scene complexity. This information, combined with parameters such as frame rates (FPS), is used to estimate flow needs and assist in route selection in the FITPATH framework, optimizing quality of service (QoS) and user experience (QoE) in heterogeneous scenarios. The proposal was evaluated through experiments and simulations, considering different types of motion scenes. The results demonstrate the proposal’s potential for integration with video traffic-aware adaptive routing.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/2538
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentDepartamento de Computação
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.subjectRedes de computadores
dc.subjectInternet das coisas
dc.subjectCâmera de vídeo
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.subjectMedidas de variabilidade
dc.titleTrasmissão adaptativa de vídeo em IoT utilizando aprendizado de máquinas

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